Probing as Quantifying Inductive Bias
Notice bibliographique
Résumé
Pre-trained contextual representations have led to dramatic performance improvements on a range of downstream tasks.Such performance improvements have motivated researchers to quantify and understand the linguistic information encoded in these representations.In general, researchers quantify the amount of linguistic information through probing, an endeavor which consists of training a supervised model to predict a linguistic property directly from the contextual representations.Unfortunately, this definition of probing has been subject to extensive criticism in the literature, and has been observed to lead to paradoxical and counterintuitive results.In the theoretical portion of this paper, we take the position that the goal of probing ought to be measuring the amount of inductive bias that the representations encode on a specific task.We further describe a Bayesian framework that operationalizes this goal and allows us to quantify the representations' inductive bias.In the empirical portion of the paper, we apply our framework to a variety of NLP tasks.Our results suggest that our proposed framework alleviates many previous problems found in probing.Moreover, we are able to offer concrete evidence that-for some tasks-fastText can offer a better inductive bias than BERT. 1 * Equal contribution. 1 Our code is available at https://github.com/ rycolab/evidence-probing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».